conversation_by_h52

[student_905_h52]

czym jest funkcja straty w uczeniu maszynowym

[student_905_h52]

czy zwiększenie iliści klas spowoduje poprawę dokładności modelu

[bot_external]

Odpowiedź na to pytanie nie jest jednoznacznie zawarta w dostępnym kontekście. Kontekst opisuje dokładność (accuracy) jako stosunek poprawnie zaklasyfikowanych przykładów testowych do wszystkich przykładów testowych, ale nie zawiera informacji o wpływie liczby klas na dokładność modelu.

[student_905_h52]

czym jest przypadek graniczny

[bot_external]

Przypadek graniczny to problem lub sytuacja, która występuje tylko przy ekstremalnym (maksymalnym lub minimalnym) parametrze operacyjnym. Na przykład, głośnik stereo może zauważalnie zniekształcać dźwięk odtwarzany przy maksymalnej głośności, nawet przy braku jakichkolwiek innych ekstremalnych ustawień lub warunków.

[student_905_h52]

jak duży musi być zbiór testowy

[bot_external]

Zbiór testowy powinien być wystarczająco duży, aby model mógł być oceniony na różnych przykładach. Jeśli składa się on tylko z dwóch przypadków (po jednym z każdej klasy), nie da się ocenić, czy model poprawnie (lub błędnie) je zaklasyfikował, bo był dobrze wytrenowany, czy zwyczajnie strzelał i miał szczęście (lub pecha).

[student_905_h52]

czym jest tak dokładnie współczynnik uczenia

[bot_external]

Współczynnik uczenia (ang. learning rate) to wielkość kroku, o jaki nasz model ma w czasie treningu korygować otrzymany wynik w kierunku wyniku oczekiwanego. Jest to parametr, który określa, jak szybko model powinien się dostosowywać do danych. Za mała korekta w każdej iteracji może prowadzić do znacznego wydłużenia się całego treningu, natomiast zbyt duża korekta może oznaczać, że "przeskoczymy" przez oczekiwane rozwiązanie.

Przykładem może być sytuacja, w której nasz model na wyjściu zwraca liczbę 6,5, a oczekiwana wartość to 7. Jeśli współczynnik uczenia wynosi 0,001, to pojedynczy krok zmieniłby wynik na 6,501, czyli potrzebowalibyśmy aż 500 kroków, by dojść do 7. Z drugiej strony, jeżeli ustawilibyśmy zbyt dużą wartość parametru - na przykład 1, to w kolejnym kroku nasz model zwróci wynik 7,5, który nie jest ani trochę bliższy naszemu oczekiwanemu rozwiązaniu, niż 6,5, z którego startowaliśmy.

[student_905_h52]

czy dokładność, precyzje itd trzeba zaokrąglac ?

[bot_external]

Odpowiedź na to pytanie nie jest jednoznacznie zawarta w dostępnym kontekście. Kontekst opisuje dokładność (accuracy), precyzję (precision) i inne miary jako ważne koncepcje w ocenie modeli, ale nie zawiera informacji o konieczności zaokrąglania tych wartości.

[student_905_h52]

czym się rożni precyzja od dokładności?

[bot_external]

Precyzja i dokładność to dwa pojęcia, które często są mylone, ale mają różne znaczenia w kontekście oceny modeli.

Precyzja (precision) mierzy się w odniesieniu do szczegółowości, czyli jak blisko są pomiary względem siebie. Jest to miara błędów losowych (zmienności statystycznej). Im wyższa precyzja, tym mniejsze są błędy w pomiarych.

Dokładność (accuracy) mierzy się w odniesieniu do rzeczywistości, czyli jak blisko dany zbiór pomiarów jest jego prawdziwej wartości. Jest to miara błędów systematycznych (obciążenia statystycznego danej miary tendencji centralnej, takiej jak średnia). Im wyższa dokładność, tym mniejsze są błędy w pomiarych w odniesieniu do rzeczywistości.

Przykładem może być sytuacja, w której mamy model, który ma 99% dokładności, ale 0% czułości. Oznacza to, że model poprawnie zaklasyfikował 99% przykładów, ale nie wykrył żadnych przykładów z klasy, którą miał wykryć. W tym przypadku model ma wysoką dokładność, ale niska precyzja.

W przeciwieństwie do tego, model, który ma 99% precyzji, ale 0% dokładności, oznaczałoby, że model poprawnie zaklasyfikował 99% przykładów, ale nie ma żadnych przykładów, które byłyby błędnie zaklasyfikowane. W tym przypadku model ma wysoką precyzję, ale niską dokładność.

[student_905_h52]

czy warości dokładności precyzji i czułości powinny być podobne?

[bot_external]

Odpowiedź na to pytanie nie jest jednoznacznie zawarta w dostępnym kontekście. Kontekst opisuje dokładność (accuracy), precyzję (precision) i czułość (recall) jako ważne koncepcje w ocenie modeli, ale nie zawiera informacji o tym, czy wartości tych miar powinny być podobne.

Jednak w jednym z poprzednich przykładów, opisano sytuację, w której model miał 99% dokładności, ale 0% czułości. Oznacza to, że model poprawnie zaklasyfikował 99% przykładów, ale nie wykrył żadnych przykładów z klasy, którą miał wykryć. W tym przypadku model ma wysoką dokładność, ale niską czułość.

W innym przykładzie, opisano sytuację, w której model miał 99% precyzji, ale 0% dokładności. Oznacza to, że model poprawnie zaklasyfikował 99% przykładów, ale nie ma żadnych przykładów, które byłyby błędnie zaklasyfikowane. W tym przypadku model ma wysoką precyzję, ale niską dokładność.

Z powyższych przykładów wynika, że wartości dokładności, precyzji i czułości mogą być różne, nawet jeśli model ma wysoką dokładność lub precyzję. Nie ma więc żadnych wskazówek, by wartości tych miar były podobne.